自主移动机器人路径规划仿真研究

作     者：胡梦辉 

作者单位：太原科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：田雅琴

授予年度：2024年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：动态障碍物 卡尔曼滤波 电机矢量控制 路径规划 

摘      要：近年来,自主移动机器人发展突飞猛进,受到各领域广泛关注,例如,物流、医疗、服务和家庭等,其中转向控制系统与路径规划相辅相成,即路径规划为转向控制系统提供了方向和目标,转向控制系统是实现路径规划的关键手段,因此转向控制精度和路径规划效率对于机器人的性能至关重要。论文围绕信号滤波、电机控制、路径规划等方面进行建模仿真,主要研究内容如下: (1)针对传统PID转向控制系统的输出存在的超调量大、易受干扰、响应速度慢等问题,本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的PID转向控制方法。为解决灰狼算法的优化结果存在无法达到目标精度的问题,对灰狼算法采用混沌策略、高斯扰动和贪婪策略优化其种群质量和全局搜索能力,通过改进灰狼算法实现PID控制器的参数自整定,解决传统PID参数调节精度不高的问题;对于传统卡尔曼滤波存在不能很好应用于非线性系统及参数初值影响滤波结果的问题,采用无迹卡尔曼滤波替代卡尔曼滤波并在时变噪声的前提条件下采用Sage-Husa噪声估计器实时估计和更新系统噪声与测量噪声的均值和协方差,以达到减小系统估计误差、增加滤波准确度和减少滤波发散。通过MATLAB软件进行建模仿真对比,证明了基于自适应无迹卡尔曼滤波的参数自整定PID转向控制系统准确性、鲁棒性、响应速度、超调量均得到较大改善。 (2)同时为满足PID转向控制系统的动力来源输入的稳定性,本文设计了一种基于ADRC的无刷直流电机矢量控制系统。首先采用用力矩、速度、位置闭环控制和SVPWM调制技术使电机运行避免转矩和速度波动现象出现,最后将电机矢量控制系统的转速误差与时间的积分反馈电流环,通过仿真建模对比可知基于ADRC的无刷直流电机矢量控制系统的响应速度和抗干扰性均得到完善。 (3)为解决基本遗传算法解析最优路径中存在的易陷入局部最优解、解析时间过长、迭代次数较大以及转折点较多等问题,借助JPS算法较强的局部搜索能力改善遗传算法在局部区域搜索能力不足的缺陷,遗传算法的交叉算子和变异算子使得融合算法具备全局搜索能力,JPS算法的独特的搜索规则增强了融合算法的局部搜索能力,利用改进自适应遗传算法的全局搜索能力改变JPS算法不能在复杂障碍物状况下解析最优路径的现象,以此提高自主移动机器人对动态环境进行路径规划的适应性。动静障碍物环境下的仿真表明,相比于单独利用JPS算法或改进自适应遗传算法,融合自适应遗传-跳点搜索算法可以有效减少运算执行次数、缩短寻优执行时间、提高算法寻优准确率。在规化路径中转向控制系统比原控制系统路径长度较短且偏离量更小。 为解决转向控制系统精度问题,通过优化传感器和电机控制两个关键环节可以实现精度提升,本文利用自适应无迹卡尔曼滤波提高传感器接收数据精度,利用ADRC控制器提高电机控制精度。同时通过融合算法使得路径规划的效率得到提升。这些方法的综合应用为机器人转向控制和路径规划提供了有价值的参考。